Fernando Chagas Santos

Variações do método kNN e suas aplicações na classificação automática

Proposta de algoritmo de classificação de texto

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Produktbeschreibung

Grande parte das pesquisas relacionadas com a classificação automática de textos (CAT) tem procurado melhorar o desempenho (eficácia ou eficiência) do classificador responsável por classificar automaticamente um documento d, ainda não classificado. O método dos k vizinhos mais próximos (kNN, do inglês k nearest neighbors) é um dos métodos de classificação automática mais simples e eficazes já propostos. Neste trabalho foram propostas duas variações do método kNN, o kNN invertido (kINN) e o kNN simétrico (kSNN) com o objetivo de melhorar a eficácia da CAT. Os métodos kNN, kINN e kSNN foram aplicados nas coleções Reuters, 20NG e Ohsumed e os resultados obtidos demonstraram que os métodos kINN e kSNN tiveram eficácia superior ao método kNN ao serem aplicados nas coleções Reuters e Ohsumed e eficácia equivalente ao método kNN ao serem aplicados na coleção 20NG. Além disso, nessas coleções foi possível verificar que o desempenho obtido pelo método kNN é mais estável a variação do valor k do que os desempenhos obtidos pelos métodos kINN e kSNN.

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Produktdetails

• Verlag: Novas Edicioes Academicas
• Seitenzahl: 100
• Erscheinungstermin: 28. Januar 2019
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 6mm
• Gewicht: 167g
• ISBN-13: 9786139628209
• ISBN-10: 6139628202
• Artikelnr.: 55323350

Autorenporträt

Bacharel em Sistemas de Informação (UEG-2006) e Mestre em Ciência da Computação (UFG-2009).Analista Judiciário no Superior Tribunal Militar (STM) e docente no Centro de Ensino Unificado de Brasília (UniCEUB).